Sebelum kecerdasan buatan mengambil alih pekerjaan di Wall Street, ternyata ia justru menciptakan banyak lapangan pekerjaan baru. Kebangkitan permintaan untuk posisi yang berhubungan dengan AI di bank-bank besar, termasuk JPMorgan Chase, Citigroup, dan Capital One, telah meningkat hingga 49% dibandingkan tahun sebelumnya. Menurut analisis dari perusahaan data perekrutan Draup, total lowongan pekerjaan terkait AI kini mencapai 139.819.
Area yang paling cepat berkembang adalah keterampilan yang melibatkan agen AI. Data dari Draup menunjukkan bahwa referensi terhadap “orchestrasi agen”, yaitu kemampuan untuk merancang agen yang dapat bekerja sama dalam menjalankan tugas, meningkat drastis hingga 1.721% tahun ini.
“Ini bisa dibilang keterampilan paling hot di Wall Street saat ini,” ungkap CEO Draup, Vijay Swaminathan, dalam sebuah wawancara. “Ini adalah peluang besar. Perusahaan butuh orang yang memahami data dan AI serta tahu cara memanfaatkannya.”
Lowongan pekerjaan ini menunjukkan bahwa bank-bank Wall Street sedang melangkah ke fase berikutnya dalam strategi AI mereka, yang akan berdampak pada eksekutif, karyawan, dan pemegang saham. Untuk merealisasikan janji AI dalam meningkatkan produktivitas dan mengotomatiskan tugas-tugas berulang, bank-bank maju ke depan dengan menggandeng sejumlah agen yang akan menangani sebagian besar pekerjaan.
Sementara gelombang awal perekrutan AI didominasi oleh insinyur dan ilmuwan data yang membangun atau mengadaptasi model, kini semakin banyak posisi yang bertugas menyematkan AI langsung ke dalam lini bisnis. Menerapkan AI di lembaga keuangan biasanya memerlukan penggabungan berbagai agen khusus—satu untuk memeriksa data mentah, satu untuk menganalisa dokumen, dan yang lainnya untuk memastikan kepatuhan regulasi, misalnya.
Pekerja yang terlibat dalam proses ini, sering disebut sebagai insinyur yang ditempatkan di lapangan, perlu memiliki kombinasi keterampilan teknis dan pengetahuan domain dari bisnis atau fungsi tertentu, dari meja perdagangan hingga operasi back-office dan sumber daya manusia, menurut Swaminathan.
“Ada banyak kompleksitas dalam sebuah perusahaan,” ungkapnya. “Terkadang kompleksitas ini terlihat, tetapi sering kali tersembunyi. Bahkan mengotomatiskan proses yang sederhana pun bisa memakan waktu lama.”
Contohnya, membentuk tim agen untuk mengotomatiskan persetujuan permohonan cuti karyawan bisa menciptakan ratusan skenario dan pengecualian khusus.
Keterampilan orchestrasi agen sangat relevan bagi insinyur yang ditempatkan di lapangan, karena tugas mereka adalah menentukan agen mana yang diperlukan, apa yang dilakukan oleh masing-masing agen, dan teknologi apa yang harus digunakan. Selain itu, mereka juga perlu memutuskan kapan pengawas manusia perlu dilibatkan.
Teknologi dan Keterampilan AI
Keterampilan lainnya yang banyak dicari seputar pembangunan AI termasuk pemahaman tentang alat dan teknik yang memberikan kemampuan kepada agen untuk menyelesaikan tugas.
Referensi mengenai LangGraph, sebuah kerangka kerja untuk membangun alur kerja multitahap, meningkat 679%, sementara sebutan untuk LlamaIndex, yang membantu menghubungkan aplikasi AI ke data, naik 291%. Selain itu, teknik bernama retrieval-augmented generation (RAG), yang digunakan untuk memberi informasi dari basis data perusahaan kepada model AI, juga meningkat 259%.
Tidak hanya keterampilan teknis, tetapi juga ada penekanan yang semakin besar pada keterampilan lunak. “Analisis kami menunjukkan bahwa ada fokus baru pada keterampilan lunak seperti pemecahan masalah, kreativitas, kemampuan untuk mengajukan pertanyaan sulit, dan ketegasan dalam memahami proses,” tambahnya.
Area pertumbuhan lain dalam AI mencakup mereka yang bertanggung jawab untuk menciptakan batasan-batasan di sekitar sistem yang muncul, termasuk kebutuhan akan infrastruktur risiko dan kontrol.
Referensi dalam lowongan pekerjaan yang terkait dengan “AI yang bertanggung jawab” melonjak 657% tahun ini, sementara referensi untuk manajemen AI dan risiko masing-masing naik 394% dan 359%. Tim keamanan juga berfokus pada pencegahan penggunaan alat pihak ketiga atau koneksi model eksternal yang dapat menciptakan kerentanan sistematis.
Keterampilan yang berhubungan dengan tata kelola kini mencakup lebih dari 16.000 referensi dalam data Draup, hampir dua kali lipat dari sekitar 8.400 yang terhubung dengan pelatihan, penerapan, dan pengoperasian model.
“Ada banyak perhatian untuk memastikan bahwa pihak ketiga yang kami gunakan dalam produk ini tidak melanggar hal-hal berkaitan dengan keamanan siber,” jelasnya.
Peran yang terkait dengan AI generatif dan agen biasanya membayar lebih tinggi dibandingkan dengan peran teknis lainnya di sektor keuangan, dengan manajer AI generatif mendapatkan gaji pokok median sekitar $190.000, menurut Draup.
Meski gaji yang tinggi, mengisi posisi khusus ini tetap menjadi tantangan, kata Swaminathan. Untuk mengatasi kesenjangan tersebut, bank-bank besar kini mengandalkan program pelatihan internal untuk meningkatkan keterampilan pengembang dan ahli domain yang sudah ada.
Pembangunan ini sendiri akan menciptakan efek domino: CEO JPMorgan, Jamie Dimon, telah berbicara tentang “rencana redeployment besar” seiring AI mengambil alih lebih banyak pekerjaan. “Saya rasa semakin kita prioritaskan keterampilan lunak dengan tingkat keterampilan teknis yang tepat, orang-orang akan beradaptasi dan belajar. Ini adalah waktu yang sangat menarik untuk talenta yang tepat,” pungkas Swaminathan.
